Специалисты МТИ опубликовали доклад о разработанном ими оптоэлектронном чипе ускорителя нейронных сетей, который по сравнению с аналогами имеет на порядки меньшие потребности в мощности и занимает меньше места.

Чипы-ускорители позволяют выполнять более сложные задачи машинного обучения при меньшем расходе электроэнергии. Но у электронных чипов есть обусловленный физическими свойствами нижний предел потребляемой мощности, а фотонные требуют громоздких оптических компонентов и потому применяются только для относительно небольших нейронных сетей.

Минимум потребления энергии у нового ускорителя в теории в 10 млн раз с лишним ниже, чем у электронных ускорителей и в 1 тыс. раз — по сравнению с фотонными. По словам исследователей, этого удалось добиться благодаря радикальной оптимизации ресурсоемкой процедуры умножения матриц и применения новой оптоэлектронной схемы, кодирующей данные в оптических сигналах с высоким КПД.

Разработчики надеются, что новый чип поможет уменьшить потребление электроэнергии в центрах обработки данных, которые все активнее используются для обширных нейронных сетей.